

Minicpm O 2 6
简介 :
MiniCPM-o 2.6是MiniCPM-o系列中最新且功能最强大的模型。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建,拥有8B参数。它在视觉理解、语音交互和多模态直播方面表现出色,支持实时语音对话和多模态直播功能。该模型在开源社区中表现优异,超越了多个知名模型。其优势在于高效的推理速度、低延迟、低内存和功耗,能够在iPad等终端设备上高效支持多模态直播。此外,MiniCPM-o 2.6易于使用,支持多种使用方式,包括llama.cpp的CPU推理、int4和GGUF格式的量化模型、vLLM的高吞吐量推理等。
需求人群 :
目标受众包括需要高效多模态交互的开发者、研究人员和企业,适用于需要实时语音对话、视频理解、图像识别和多模态直播的应用场景。
使用场景
在教育领域,教师可以利用其多模态直播功能进行在线教学,实时与学生互动。
在商业会议中,参与者可以通过语音对话功能进行远程交流,提高会议效率。
在内容创作方面,创作者可以利用其图像和视频理解能力,生成相关的文字描述或创意内容。
产品特色
领先的视觉能力,在OpenCompass上平均得分70.2,超越多个知名模型。
支持双语实时语音对话,可配置声音,支持情感/速度/风格控制等功能。
强大的多模态直播能力,可接受连续视频和音频流,支持实时语音交互。
先进的OCR能力,可处理任意宽高比和高达180万像素的图像。
高效的推理速度和低延迟,适用于终端设备上的多模态直播。
易于使用,支持多种使用方式,包括llama.cpp、int4和GGUF格式量化模型、vLLM等。
使用教程
1. 使用Hugging Face Transformers在NVIDIA GPU上进行推理,安装所需库。
2. 加载模型和分词器,初始化模型的视觉、音频和TTS部分。
3. 根据需要选择全模态、视觉模态或音频模态进行推理。
4. 准备输入数据,如图像、视频、音频等,并进行预处理。
5. 调用模型的chat方法进行推理,获取输出结果。
6. 根据需要保存生成的音频或文本结果。
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